3. Verificando presupostos
Tabela 7. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados individuais:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
187.8014
|
0
|
|
|
65791
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos não apresentam variâncias homogêneas (p = 0 <=
alfa: 0.005).
|
Tabela 8. Distribuição dos resultados individuais de Prolactina (n =
65795 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
107.95
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
7.73
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 9. Distribuição de resultados individuais de Glicose (n = 65795
).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
79.35
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
6.91
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
A relação empírica entre Média, Mediana e Moda é: Média > Mediana
> Moda. Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 10. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados médios:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
3.993669
|
0.0098261
|
|
|
102
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos apresentam variâncias homogêneas (p = 0.0098 >
0.005).
|
Tabela 11. Distribuição dos resultados médios de Prolactina (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
16.27
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
3.47
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 12. Distribuição de resultados médios de Glicose (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
4.95
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
1.56
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
A relação empírica entre Média, Mediana e Moda é: Média > Mediana
> Moda. Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
4. Critérios clínicos baseado na VB e estado da arte
Tabela 13. Bias permitido baseado nos componentes da variação biológica
- Modelo 2 da Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Coeficiente Variação Individual (CVi)
|
5
|
|
Coeficiente Variação Grupo (CVg)
|
8.1
|
|
Critério da Variação biológica
|
desejável
|
|
Bias percentual permitido
|
2.38
|
|
Limite de decisão médica
|
100
|
|
Bias absoluto permitido
|
2.38
|
Tabela 14. Bias permitido baseado no estado da arte - Modelo 3 da
Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Limite Superior do IR
|
100.43700
|
|
Limite Inferior do IR
|
71.76000
|
|
CV empírico (CVe)
|
0.08592
|
|
CV analítico permitido (pCVa)
|
0.02888
|
|
Slope
|
0.02311
|
|
Mediana do Intervalo de Referência (Med)
|
84.89617
|
|
Desvio padrão analítico permitido para um valor na mediana (pSA_Med)
|
2.45208
|
|
Limite de decisão médica (xi)
|
100.00000
|
|
pSA_xi
|
2.80107
|
|
Bias % permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
1.96075
|
|
Bias permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
1.96100
|
Tabela 15. Critério clínico selecionado.
|
Bias Permitido Selecionado
|
|
2.38
|
|
Fonte:
|
|
Modelo 2 da Conferência de Milão - Bias permitido nos
componentes da variação biológica
|
5. Comparação entre faixas (Resultados individuais)
Tabela 16. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
individuais.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 Glicose
|
Mediana Glicose
|
Percentil 75 Glicose
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
18939
|
82
|
88
|
95
|
4.6
|
5.5
|
6.3
|
|
7<=PRL<25
|
42644
|
80
|
85
|
91
|
8.5
|
10.6
|
14.2
|
|
25<=PRL<100
|
4035
|
79
|
84
|
89
|
27.8
|
32.1
|
40.6
|
|
PRL>100
|
177
|
79
|
84
|
90
|
118.2
|
141.7
|
175.6
|
Tabela 17. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados individuais.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
1645.392
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 18. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados individuais.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
4035
|
42644
|
0
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
4035
|
18939
|
0
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
4035
|
177
|
1
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
42644
|
18939
|
0
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
42644
|
177
|
1
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
18939
|
177
|
0
|
Diferente
|
Tabela 19. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática).
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.025
|
0.0227
|
0.0275
|
Pequeno
|
Tabela 20. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados individuais.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.445
|
0.555
|
irrisório
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
0.356
|
0.644
|
Moderado
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.474
|
0.526
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.408
|
0.592
|
Pequeno
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.526
|
0.526
|
irrisório
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.612
|
0.612
|
Pequeno
|
Tabela 21. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados individuais.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|91.892 - 87.031|
|
4.861
|
2.38
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|91.892 - 84.969|
|
6.923
|
2.38
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|91.892 - 86.565|
|
5.327
|
2.38
|
Diferente
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|87.031 - 84.969|
|
2.062
|
2.38
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|87.031 - 86.565|
|
0.466
|
2.38
|
Igual
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|84.969 - 86.565|
|
1.596
|
2.38
|
Igual
|
6. Comparação entre faixas (Resultados médios)
Tabela 22. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
médios.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 Glicose
|
Mediana Glicose
|
Percentil 75 Glicose
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
17
|
90.4250
|
92.2710
|
94.72500
|
4.04900
|
4.8030
|
5.80300
|
|
7<=PRL<25
|
60
|
85.0745
|
85.8260
|
87.07825
|
10.73375
|
14.4525
|
18.16125
|
|
25<=PRL<100
|
23
|
84.2560
|
84.8900
|
85.94300
|
27.94900
|
32.9690
|
43.91800
|
|
PRL>100
|
6
|
84.9400
|
85.2085
|
86.39350
|
118.30875
|
139.0020
|
168.58200
|
Tabela 23. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados médios.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
49.263
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 24. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados médios.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
23
|
60
|
0.02719
|
Igual
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
23
|
17
|
0.00000
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
23
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
60
|
17
|
0.00000
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
60
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
17
|
6
|
0.00285
|
Diferente
|
Tabela 25. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática) - resultados médios.
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.469
|
0.332
|
0.616
|
Grande
|
Tabela 26. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados médios.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.26400
|
0.73600
|
Grande
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
0.00000
|
1.00000
|
Grande
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.29000
|
0.71000
|
Grande
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.00196
|
0.99804
|
Grande
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.58300
|
0.58300
|
Pequeno
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.91200
|
0.91200
|
Grande
|
Tabela 27. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados médios.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|92.746 - 86.18|
|
6.566
|
2.38
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|92.746 - 84.996|
|
7.750
|
2.38
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|92.746 - 86.536|
|
6.210
|
2.38
|
Diferente
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|86.18 - 84.996|
|
1.184
|
2.38
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|86.18 - 86.536|
|
0.356
|
2.38
|
Igual
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|84.996 - 86.536|
|
1.540
|
2.38
|
Igual
|
7. Regressão Segmentada e “Ponto Inflexão”
Tabela 28. Equação regressão e Ponto de Inflexão.
|
Resultados da Regressão segmentada
|
|
Ponto de inflexão: 10.9; IC 95%: 10.09 a 11.72
|
|
Eq Reg. linear <= à Broken-line: Glicose = 98.7371 + -1.2148 x
Prolactina (r = -0.95; R2 = 0.9)
|
|
Eq Reg. linear > do que a Broken-line: Glicose = 85.1589 + 0.0081 x
Prolactina (r = 0.25; R2 = 0.06)
|
|
Nota de rodapé:
|
|
O ‘Ponto de Inflexão’ usada para segmentação dos dados foi o
limmite inferior do Intervalo de Confinaça de 95% do ‘Break-point’.
|
Tabela 29. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste -
Verificando a capacidade de generalização do modelo de Regressão
Segmentada.
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.93
|
0.95
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.91
|
0.90
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.74
|
0.83
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
|
8. Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
Tabela 30. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.54
|
0.44
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.97
|
0.98
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.45
|
0.35
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
|
9. Previsoes e Desempenho
Tabela 31. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Modelos usados para Previsão
|
Previsão resultados de Glicose
|
Métricas avaliação (Capacidade Generalização)
|
|
Regressão Segmentada
|
Glicose ( mg/dL ) >= 86.35 (IC95%: 85.52 a 87.18 )
|
RMSE: 0.95; R2: 0.9; MAE:0.83
|
|
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
|
Glicose ( mg/dL ) >= 87.05
|
RMSE: 0.44; R2: 0.98; MAE:0.35
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
|
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Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
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